“הסנדק” של הבינה המלאכותית עוזב את גוגל ומזהיר מפני הסכנה המתקרבת

ה”ניו יורק טיימס” דיווח היום כי ג’פרי הינטון, סגן נשיא בגוגל וחלוץ טכנולוגי שפיתח כמה מהטכנולוגיות החשובות ביותר שהובילו להופעת צ’אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית לאחרונה, עוזב את החברה לאחר 10 שנים . האיש נחשב לסנדק של הבינה המלאכותית לצד הקולגות יאן ליקן ויושע בנג’יו.

 

לפי ה”טיימס”, הינטון אומר שיש לו חששות חדשים לגבי הטכנולוגיה שעזר לפתח, רוצה לדבר עליהן בגלוי, וש”חלק ממנו מתחרט כעת” על מה שפיתח במהלך הקריירה שלו.

הינטון, יחד עם “סנדקים” אחרים של הבינה המלאכותית , יאן לקון וג’ושוע בנג’יו, זכה בפרס מפנה לשנת 2018, המקבילה לפרס נובל בבינה מלאכותית.

“התרומות של ג’פרי ל-AI הן עצומות”, אומר Lecon, מדען ראשי לבינה מלאכותית ב- Meta .  הוא הוסיף, “הוא לא אמר לי שהוא מתכנן לעזוב את גוגל, אבל אני לא מופתע”.

הפסיכולוג הקוגניטיבי ומדען המחשבים הבריטי-קנדי בן ה-75, הידוע בעיקר בזכות עבודתו על רשתות עצביות מלאכותיות, חילק את זמנו מאז 2013 בעבודה עבור גוגל ואוניברסיטת טורונטו. הסטארט-אפ שלו, DNNresearch, נרכש על ידי גוגל מוקדם יותר.

החברה של הינטון צמחה מתוך קבוצת המחקר שלו, שעשתה עבודה מתקדמת בנושא למידת מכונה לזיהוי תמונות באותה תקופה. גוגל השתמשה בטכנולוגיה הזו כדי לשפר תוכנות חיפושי תמונות ודברים אחרים.

ג'פרי הינטון (אינטרנט)

קרדיט: רשתות חברתיות

שאלות אתיות

הינטון העלה זה מכבר שאלות אתיות לגבי בינה מלאכותית, במיוחד האפשרות שהטכנולוגיה תשמש למטרות צבאיות. לדבריו, אחת הסיבות שבחר לבלות חלק ניכר מהקריירה שלו בקנדה היא שקל יותר להשיג מימון מחקר שלא היה קשור לפנטגון.

“ג’פרי עשה פריצות דרך בסיסיות בתחום הבינה המלאכותית, ואנו מעריכים את עשר שנות תרומתו בגוגל”, אמר המדען הראשי של גוגל ג’ף דין. הוא הוסיף, “נהניתי מאוד מהשיחות הרבות שלנו לאורך השנים… אני אתגעגע אליו ואאחל לו בהצלחה”.

“כאחת החברות הראשונות שפרסמו את עקרונות הבינה המלאכותית, אנחנו נשארים מחויבים לגישה אחראית לבינה מלאכותית. אנחנו לומדים כל הזמן להבין סיכונים מתעוררים, תוך חידושים נועזים”, הוסיף דין.

 ממציא אלגוריתם ההפצה לאחור

הינטון ידוע בעיקר באלגוריתם שנקרא “backpropagation”, אותו הציע לראשונה עם שני עמיתים בשנות ה-80. טכנולוגיה זו מאפשרת לרשתות עצביות מלאכותיות ללמוד, וכיום היא תומכת כמעט בכל המודלים של למידת מכונה. הינטון מאמין שאלגוריתם ההפצה לאחור מדמה כיצד מוח אנושי לומד.

Gradient Descent vs. Backpropagation: What's the Difference?

קרדיט: סוריה טי וי    קרדיט לתמונות: רשתות חברתיות